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摘要:
针对鉴别的局部中值保持投影(DLMPP)在小样本情况下面临的类内散布矩阵奇异的问题,提出了广义的鉴别局部中值保持投影(GDLMPP)算法.GDLMPP首先将样本等价映射到一个低维子空间,然后在此子空间求解最佳投影矩阵,从而有效解决了小样本问题,并从理论上验证了当类内散布矩阵非奇异时,GDLMPP等价于DLMPP.最后,通过在ORL及AR库上的实验验证了算法的有效性.
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文献信息
篇名 广义的鉴别局部中值保持投影及人脸识别
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 人脸识别 特征提取 小样本问题 鉴别的局部中值保持投影
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 2017年中国计算机学会人工智能会议
研究方向 页码范围 90-93,108
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 4812字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张永 南昌航空大学信息工程学院 78 255 9.0 13.0
2 万鸣华 南昌航空大学信息工程学院 8 3 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
特征提取
小样本问题
鉴别的局部中值保持投影
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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